文献

J-GLOBAL ID：202202281598450902   整理番号：22A0482360

事前モデルを組み込んだマルチトラックInSARからの3Dマイニング変位の解決:モデルパラメータの動的変化と適応推定【JST・京大機械翻訳】

Resolving 3-D Mining Displacements From Multi-Track InSAR by Incorporating With a Prior Model: The Dynamic Changes and Adaptive Estimation of the Model Parameters

著者 (6件)： Yang Zefa (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Zhu Jianjun (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Xie Jian (Hunan Province Key Laboratory of Coal Resources Clean-Utilization and Mine Environment Protection, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan, China) ,  Li Zhiwei (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Wu Lixin (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, Hunan, China) ,  Ma Zelin (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, Hunan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4504610.1-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一トラック干渉合成開口レーダ(InSAR)を,線形比例モデル(LPM)(ここでは,Sin-LPMと呼ぶ)と呼ばれる事前変形モデルに組み込むことによって,地下採掘に関連する三次元(3D)変形成分を解決する一般的方法である。それにもかかわらず,Sin-LPM法はin situ収集に必要な3つのモデルパラメータに依存し,地下抽出期間中の動的変化を無視し,Sin-LPM法の実用化を狭め,推定3-D変位の精度を劣化させる。本論文では,LPMを組込むことによりマルチトラックInSAR観測から3Dマイニング変位を解決する新しい方法を提案した。その中で,モデルパラメータを最初に動的として考慮し,ロバストソルバを用いたマルチトラックInSAR観測からさらに適応的に推定した。その後,3Dマイニング変位を,共役勾配法(CGM)を用いてマルチトラックInSARから解決した。提案方法を中国のDatong炭田で試験した。その結果,提案手法は,約1.8cmの平均誤差で3Dマイニング変位を良好に推定できることが分かった。以前のSin-LPMと比較して,提案方法は,推定3-D変位(例えば,69%)の精度を効果的に改善することができ,モデルパラメータが未知である大きな領域でさえ,よく働くことができた。提案方法は,他の人類学的または地球物理学的活動によって誘導される3D変位のInSARベースの検索を改善する新しい洞察を提供する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地球物理学 ,  採掘 ,  線形性 ,  人類学 ,  炭田 ,  *三次元 ,  ロバスト性 ,  共役勾配法
準シソーラス用語： *InSAR ,  ソルバ ,  *モデルパラメータ ,  動的変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (9件)： モデル ,  マルチ ,  トラック ,  InSAR ,  3D ,  変位 ,  モデルパラメータ ,  動的変化 ,  適応推定